Flyers can identify the most-warming flights when booking

जब हम हवाई जहाजों के जलवायु प्रभाव के बारे में सोचते हैं, तो आमतौर पर मन में जेट ईंधन जलाने से पीछे छोड़ी गई कार्बन डाइऑक्साइड गैस की अदृश्य लकीर की छवि आती है। यह गैस वायुमंडल में गर्मी को रोक लेती है और वहीं बनी रहती है, जिससे धीरे-धीरे ग्रह गर्म होता रहता है। हालाँकि, आकाश में बहुत ऊपर एक दूसरा, अधिक तात्कालिक प्रभाव भी होता है, जो अक्सर खिड़की से बाहर देखते यात्रियों द्वारा अनसुना रह जाता है। जब विमान ठंडी, नम हवा के बीच से गुजरते हैं, तो वे बर्फ के क्रिस्टल की लंबी, सफेद लकीरें छोड़ते हैं जिन्हें 'कॉन्ट्रेल' (contrails) कहा जाता है। ये लकीरें फैल सकती हैं और पतले, ऊंचे बादलों का रूप ले सकती हैं जो एक कंबल की तरह काम करते हैं, जिससे पृथ्वी से निकलने वाली गर्मी अंदर ही फंस जाती है। कार्बन डाइऑक्साइड के विपरीत, जो पीढ़ियों तक बनी रहती है, ये बादल कुछ ही घंटों में गायब हो सकते हैं। यदि हम उन्हें बनने से रोक सकें, तो उनके कारण होने वाली गर्मी भी उतनी ही जल्दी समाप्त हो जाएगी। समस्या यह है कि हर उड़ान इन गर्मी रोकने वाले बादलों को नहीं बनाती, और जो बनाती हैं, वे सभी समान रूप से हानिकारक नहीं होतीं। कुछ उड़ानें बहुत अधिक गर्मी पैदा करती हैं, जबकि अन्य बहुत कम या यहाँ तक कि थोड़ा ठंडा प्रभाव भी डाल सकती हैं, जो दिन के समय, मार्ग और विमान के प्रकार पर निर्भर करता है।

शोधकर्ताओं की एक टीम ने अब यह दिखाया है कि यह अनुमान लगाना संभव है कि कौन सी उड़ानें इस प्रकार की गर्मी के लिए सबसे बड़ी दोषी होंगी, यहाँ तक कि यात्री द्वारा टिकट खरीदने से पहले भी। लाखों वाणिज्यिक उड़ानों के डेटा का विश्लेषण करके, उन्होंने एक ऐसी विधि विकसित की है जिससे उन विशिष्ट यात्राओं की पहचान की जा सकती है जिनके गर्मी रोकने वाले बादल बनाने की सबसे अधिक संभावना है, और इसके लिए केवल एक मानक उड़ान अनुसूची (फ्लाइट शेड्यूल) की जानकारी का उपयोग किया गया है। उनका कार्य बताता है कि यदि यात्री और कंपनियाँ केवल इन विशिष्ट उड़ानों के बजाय समान विकल्पों को चुन सकें, तो वे विमान या मार्गों को बदले बिना ही वैश्विक तापन में विमानन उद्योग के योगदान को काफी हद तक कम कर सकती हैं।

शोधकर्ताओं ने 2019 और 2021 के उड़ान डेटा का एक विशाल डेटाबेस बनाकर शुरुआत की, जिसमें 5.2 करोड़ से अधिक वाणिज्यिक उड़ानें शामिल थीं। उन्होंने एक परिष्कृत कंप्यूटर मॉडल का उपयोग किया जो यह सिम्युलेट करता है कि कॉन्ट्रेल्स कैसे बनते और विकसित होते हैं, और इसमें वास्तविक मौसम डेटा फीड करके यह गणना की कि प्रत्येक व्यक्तिगत उड़ान ने वास्तव में कितनी गर्मी पैदा की। इस प्रक्रिया ने एक चौंकाने वाला पैटर्न प्रकट किया: गर्मी का प्रभाव सभी उड़ानों में समान रूप से नहीं फैला है। इसके बजाय, यह अत्यधिक केंद्रित है। अध्ययन में पाया गया कि उड़ानों का एक बहुत छोटा हिस्सा ही अधिकांश गर्मी के लिए जिम्मेदार है। विशेष रूप से, सबसे खराब 5% उड़ानों ने कॉन्ट्रेल्स के कारण होने वाली कुल गर्मी का लगभग 95% हिस्सा पैदा किया। शेष उड़ानों का योगदान बहुत कम था, और कुछ का तो शुद्ध शीतलन (cooling) प्रभाव भी था क्योंकि वे दिन के दौरान बनते थे जब बर्फ के क्रिस्टल सूर्य के प्रकाश को वापस अंतरिक्ष में परावर्तित कर देते हैं।

इस खोज की कुंजी यह समझना था कि जलवायु के लिए कौन सी उड़ान "खराब" है। शोधकर्ताओं ने उन विशिष्ट विशेषताओं की पहचान की जो एक फ्लाइट बुकिंग वेबसाइट पर दिखाई देती हैं। वे उड़ानें जो लंबी दूरी तय करती हैं, विशेष रूप से वे जो उच्च अक्षांशों जैसे यूरोप या उत्तरी संयुक्त राज्य अमेरिका के ऊपर उड़ती हैं, उनके गर्मी वाले बादल बनाने की संभावना अधिक होती है। प्रस्थान का समय भी बहुत मायने रखता है; दोपहर या शाम की उड़ानें सुबह की उड़ानों की तुलना में बहुत अधिक हानिकारक होती हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि दोपहर और शाम की उड़ानें ऐसी लकीरें छोड़ती हैं जो रात तक बनी रहती हैं, जब बर्फ के क्रिस्टल केवल गर्मी को रोक सकते हैं बिना सूर्य के प्रकाश को परावर्तित किए। इसके विपरीत, सुबह की उड़ानें आमतौर पर ऐसी लकीरें बनाती हैं जो केवल दिन के दौरान मौजूद रहती हैं, जहाँ सूर्य के प्रकाश को परावर्तित करने का शीतलन प्रभाव गर्मी को संतुलित कर सकता है। विमान का प्रकार भी भूमिका निभाता है, जिसमें कुछ पुराने या कम कुशल इंजन अधिक कालिख (soot) पैदा करते हैं, जिससे अधिक स्थायी बर्फ के क्रिस्टल बनते हैं।

इन पैटर्नों को ध्यान में रखते हुए, टीम ने एक भविष्यवक्ता (predictor) के रूप में कार्य करने के लिए एक कंप्यूटर प्रोग्राम को प्रशिक्षित किया। उन्होंने प्रोग्राम को केवल उन बुनियादी विवरणों को देखने के लिए सिखाया जो टिकट खरीदते समय उपलब्ध होते हैं: प्रस्थान स्थान और गंतव्य, निर्धारित प्रस्थान समय, विमान का प्रकार और यात्रा की दूरी। उन्होंने जानबूझकर किसी भी वास्तविक समय के मौसम डेटा को बाहर रखा, क्योंकि वह जानकारी हफ्तों या महीनों पहले उपलब्ध नहीं होती जब लोग यात्रा बुक करते हैं। लक्ष्य यह देखना था कि क्या केवल शेड्यूल ही यह अनुमान लगा सकता है कि कौन सी उड़ानें सबसे खराब होंगी। परिणाम आश्चर्यजनक रूप से प्रभावी थे। मॉडल ने सफलतापूर्वक शीर्ष 10% उड़ानों की पहचान की जो सबसे अधिक गर्मी पैदा करने वाली थीं, और इसने कुल गर्मी के प्रभाव का लगभग 68% हिस्सा पकड़ लिया। इससे भी अधिक प्रभावशाली बात यह है कि यह केवल 5% उड़ानों के एक छोटे समूह की पहचान कर सका जो लगभग आधी गर्मी के लिए जिम्मेदार थीं। इसका मतलब है कि एक यात्री को बेहतर विकल्प चुनने के लिए वायुमंडलीय भौतिकी के जटिल विज्ञान को जानने की आवश्यकता नहीं है; उन्हें बस यह जानना है कि किस विशिष्ट फ्लाइट नंबर से बचना है।

यह परीक्षण करने के लिए कि यह वास्तविक दुनिया में कैसे काम करेगा, शोधकर्ताओं ने अपने मॉडल को दो बड़ी कंपनियों के यात्रा रिकॉर्ड पर लागू किया। उन्होंने इन कंपनियों के कर्मचारियों द्वारा ली गई वास्तविक उड़ानों को देखा और गणना की कि उन उड़ानों ने कितनी गर्मी पैदा की। फिर, उन्होंने एक परिदृश्य का अनुकरण किया जहाँ कंपनियाँ उन उड़ानों से बचती थीं जिन्हें उनके मॉडल ने सबसे खराब बताया था। यदि कंपनियों ने बस उन खराब उड़ानों को उसी मार्ग पर अन्य उड़ानों से बदल दिया होता जिन्हें कम हानिकारक होने की भविष्यवाणी की गई थी, तो वे अपनी कुल कॉन्टरेल वार्मिंग को 14% से 29% के बीच कम कर सकती थीं। यह कमी एक व्यावहारिक बाधा के साथ प्राप्त की गई थी: प्रतिस्थापन उड़ान को मूल उड़ान के 16 घंटे के भीतर प्रस्थान करना था। यदि कंपनियाँ उसी मार्ग पर उपलब्ध किसी भी उड़ान को स्वीकार करने के लिए तैयार होतीं, तो यह कमी 54% तक हो सकती थी। अध्ययन ने दिखाया कि कई व्यस्त मार्गों के लिए, अक्सर समान समय पर कई उड़ानें उपलब्ध होती हैं, जिससे एक उच्च-गर्मी वाली उड़ान को कम-गर्मी वाली उड़ान से बदलना बिना यात्रा कार्यक्रम को महत्वपूर्ण रूप से बदले आसान हो जाता है।

शोधकर्ताओं ने यह समझने के लिए भी अन्वेषण किया कि कुछ उड़ानें दूसरों से बदतर क्यों हैं। सबसे महत्वपूर्ण कारक उड़ान की दूरी थी, जिसके ठीक बाद विमान का प्रकार और दिन के प्रकाश की मात्रा का स्थान था। वे उड़ानें जो अपनी यात्रा का एक बड़ा हिस्सा अंधेरे में बिताती हैं, विशेष रूप से उच्च अक्षांशों पर सर्दियों के दौरान, सबसे अधिक गर्मी पैदा करने वाले बादल बनाने की संभावना रखती हैं। मॉडल ने यह भी रेखांकित किया कि उड़ान पथ का भूमि बनाम जल के ऊपर जाने वाला हिस्सा सबसे कम महत्वपूर्ण कारक था। यह सुझाव देता है कि मार्ग का भूगोल, समय और विमान की मशीनरी की तुलना में कम मायने रखता है। अध्ययन ने पुष्टि की कि मॉडल की भविष्यवाणियाँ विभिन्न वर्षों और विभिन्न मौसम पैटर्न में भी सही साबित हुईं, जिससे विश्वास मिलता है कि ये विमानन क्षेत्र के जलवायु प्रभाव के विश्वसनीय और संरचनात्मक पैटर्न हैं।

यह कार्य इस विचार को चुनौती देता है कि सभी उड़ानें जलवायु के लिए समान रूप से बुरी हैं और एकमात्र समाधान कम उड़ना या नई तकनीक का इंतजार करना है। इसके बजाय, यह सुझाव देता है कि बुकिंग के समय स्मार्ट चुनाव के माध्यम से तत्काल, महत्वपूर्ण कमी संभव है। जबकि एयरलाइंस पहले से ही खराब मौसम से बचने के लिए विमानों को वास्तविक समय में पुनः मार्गित (reroute) करने के तरीके तलाश रही हैं, यह शोध दिखाता है कि यात्री और कॉर्पोरेट यात्रा प्रबंधक हफ्तों या महीनों पहले भी इसमें भूमिका निभा सकते हैं। सुबह की उड़ान चुनकर या अलग विमान प्रकार का चयन करके, यात्री उन विशिष्ट स्थितियों से बच सकते हैं जो सबसे अधिक नुकसानदेह बादलों की ओर ले जाती हैं। शोधकर्ताओं ने इस जानकारी को जनता के लिए उपलब्ध कराने के लिए उपकरण विकसित करना भी शुरू कर दिया है, जैसे कि एक ब्राउज़र एक्सटेंशन जो बुकिंग वेबसाइटों पर सीधे उड़ान की वार्मिंग क्षमता दिखा सके।

अध्ययन की कुछ सीमाएँ भी हैं। भविष्यवाणियाँ सिमुलेशन और ऐतिहासिक डेटा पर आधारित हैं, न कि प्रत्येक एकल उड़ान के भविष्य के प्रभाव के प्रत्यक्ष माप पर। मॉडल तब सबसे अच्छा काम करता है जब चुनने के लिए कई वैकल्पिक उड़ानें उपलब्ध हों, जो प्रमुख मार्गों के लिए तो सच है लेकिन छोटे, कम बार चलने वाले कनेक्शनों के लिए कठिन हो सकता है। इसके अतिरिक्त, शोधकर्ता नोट करते हैं कि कॉन्ट्रेल्स से होने वाली गर्मी अस्थायी है, जो केवल तब तक रहती है जब तक उड़ान उन्हें बनाती रहती है, जबकि कार्बन डाइऑक्साइड उत्सर्जन सदियों तक रहता है। इसका मतलब है कि हालांकि कॉन्ट्रेल्स से बचना तत्काल शीतलन लाभ प्रदान करता है, लेकिन यह कार्बन उत्सर्जन को कम करने की आवश्यकता का स्थान नहीं लेता है। हालांकि, सबसे खराब उड़ानों की पहचान करने और उनसे बचने की क्षमता विमानन उद्योग के कुल प्रभाव को कम करने के लिए एक शक्तिशाली, तत्काल साधन प्रदान करती है। यह उड़ान बुक करने के कार्य को एक विशिष्ट, मापने योग्य अंतर बनाने के अवसर में बदल देता है, यह सिद्ध करता है कि सबसे अधिक गर्मी पैदा करने वाली उड़ानें कोई रहस्य नहीं हैं, बल्कि एक पूर्वानुमानित शेड्यूल का हिस्सा हैं जिसे टाला जा सकता है।